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Kunden zunehmend unglücklich über Empfehlungssysteme

von Joachim Graf

08.02.2010 Kundenempfehlungen funktionieren, allerdings weniger aus Social Networks heraus, so das Ergebnis der 2009 ChoiceStream Personalization Survey . Am besten funktionieren Kundenempfehlungen auf eine bestimmte Art.

Am erfolgreichsten sind Empfehlungen, wenn es um ein Produktdetail geht, so die Studie, bei der 525 US-Amerikaner befragt worden sind. Allerdings sind die Nutzer zunehmend mit Empfehlungen unzufrieden . Der Anteil der Unzufriedenen stieg von 46 Prozent im Jahr 2007 auf 59 Prozent 2009.

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Alternative Empfehlungssysteme für kleine Online-Händler

(26.03.2009)

Empfehlungssysteme für mittelständische Onlinehändler

(26.03.2009)

Empfehlungssysteme im Vergleich

(26.03.2009)

Empfehlungssysteme und ihre Funktionsweise

(22.02.2005)

Entwicklung der Unzufriedenheit von Käufern mit Empfehlungssystemen

(08.02.2010)

Warum Empfehlungen in Empfehlungssystemen versagen

(08.02.2010)

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15.07.2010

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Empfehlungsmarketing 2027: Warum die KI Ihren Wettbewerber empfiehlt und wie Sie diese Kunden selbst gewinnen.

Wer heute einen Anbieter sucht, beschreibt der KI sein Problem und bekommt zwei, drei Unternehmen empfohlen. Oft ist Ihr Wettbewerber darunter, obwohl die KI auch Ihr Unternehmen kennt. Erwähnt werden und empfohlen werden sind zwei verschiedene Dinge. Die meisten GEO-Ansätze schauen darauf, ob ein Unternehmen erwähnt wird. Für den Auftrag zählt, ob es empfohlen wird. Das gilt umso mehr, seit KI-Assistenten auch selbst buchen und bestellen.

Was die KI Ihren Kunden tatsächlich antwortet, zeigt erst eine systematische Messung. Estelle Engels und Benedikt Hiepler von der Krankikom GmbH, Digitalagentur und Softwarehaus aus Duisburg, messen mit AIvalue, wie KI-Systeme Unternehmen wahrnehmen und wen sie empfehlen.

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